Таргетинг без third-party cookies: 4 альтернативы

В начале этого года профильные СМИ пестрели новостями о том, что к 2022 году Google Chrome откажется от поддержки сторонних файлов cookies. Но на самом деле эти объявления были и ранее. Вопрос постепенного отказа от third-party данных волнует рекламодателей, ведь данные пользователей необходимы для настройки таргетинга. Да, качество third-party данных также всегда вызывали вопросы, но все же собирать эту информацию было гораздо проще, чем собственную базу данных. На основе постов в журналах Search Engine Watch и Publift рассказываем, каким будет таргетинг без third-party cookies.

1. Использование second-party данных

Second-party данные — эта информация о пользователях, полученная от другой компании. По сути, это first-party данные, собранные этой компанией. Такие данные продаются и покупаются. Их качество сложно оценить, это зависит скорее от того, насколько надежным и качественным является метод сбора информации компании, у которой покупают second-party данные. Тем не менее они могут использоваться для расширения охвата рекламы и таргетинга на целевую аудиторию. 

2. Использование Device ID

Таргетинг на основе ID мобильного устройства — одна из самых надежных альтернатив third-party данным, даже несмотря на грядущее обновление компании Apple.

Мобильный телефон — персональное устройство. И идентификатор — уникальный для каждого мобильного телефона. Таким образом, используя ID устройства, можно настроить очень точный таргетинг для мобильной рекламы. И это повод для рекламодателей посмотреть в сторону рекламы в мобильных приложениях — как площадок, где никогда не были важными cookies и которые не затронет отказ браузеров от их поддержки.

Мы в BYYD используем для таргетинга и ретаргетинга именно Device ID. 

3. Моделирование целевой аудитории и Look-a-like таргетинг

Search Engine Watch предлагает строить модели похожих аудиторий на основе детерминированных данных, полученных из разных источников (у каждой компании они свои): соцсети, анкеты, опросы, сайты электронной коммерции, содержащие информацию об историях покупок.

Look-a-like таргетинг — технология, которая позволяет найти пользователей с параметрами, похожими на исходную целевую аудиторию.

Мы в BYYD тоже используем look-a-like таргетинг: задействуем накопленные данные об аудиториях разных сегментов, на которые запускаем рекламные кампании. 

4. Фингерпринтинг 

Технология фингерпринтинга позволяет идентифицировать устройство пользователя и получить ряд дополнительных данных: местоположение, версию операционной системы, настройки часового пояса. Эти данные, в свою очередь, могут использоваться для дальнейшего таргетинга так же, как third-party cookies. 

Источники: searchenginewatch.com и publift.com